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KR20240125214A - 충돌을 회피하기 위한 차량 및 차량의 작동 방법 - Google Patents

충돌을 회피하기 위한 차량 및 차량의 작동 방법 Download PDF

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KR20240125214A
KR20240125214A KR1020230017969A KR20230017969A KR20240125214A KR 20240125214 A KR20240125214 A KR 20240125214A KR 1020230017969 A KR1020230017969 A KR 1020230017969A KR 20230017969 A KR20230017969 A KR 20230017969A KR 20240125214 A KR20240125214 A KR 20240125214A
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KR
South Korea
Prior art keywords
vehicle
avoidance
behavior
surrounding
trajectory
Prior art date
Application number
KR1020230017969A
Other languages
English (en)
Inventor
민영빈
박종성
송봉섭
이지민
이성우
Original Assignee
현대자동차주식회사
기아 주식회사
아주대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
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Priority to KR1020230017969A priority Critical patent/KR20240125214A/ko
Priority to DE102023132342.3A priority patent/DE102023132342A1/de
Priority to CN202311803368.7A priority patent/CN118478868A/zh
Priority to US18/418,705 priority patent/US20240270238A1/en
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Abstract

본 문서의 다양한 실시예들은 충돌을 회피하기 위한 차량 및 차량의 작동 방법에 관한 것이다. 충돌을 회피하기 위한 차량은, 주변 객체 정보 및 도로 정보 중 적어도 하나를 포함하는 주변 환경 정보를 획득하는 복수의 센서들, 및 상기 복수의 센서들과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 주변 환경 정보를 기반으로 주변 객체의 위치 변화를 예측하고, 상기 예측된 주변 객체의 위치 변화를 기반으로, 차선 내 충돌 회피를 위한 복수의 회피 거동 타입들 중 하나를 상기 차량의 회피 거동 타입으로 결정하며, 상기 복수의 회피 거동 타입들은, ESR(evasive steering to right) 타입, ESL(evasive steering to left) 타입, 또는 DEC(decelerating) 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

Description

충돌을 회피하기 위한 차량 및 차량의 작동 방법{VEHICLE FOR AVOIDING COLLISION AND METHOD OF OPERATING THE VEHICLE}
본 문서의 다양한 실시예들은 충돌 회피를 위해 차선 내 조향을 수행하는 차량 및 차량의 작동 방법에 관한 것이다.
자율 주행 시스템 또는 운전자 보조 시스템은 차량이 운전자의 개입 없이 스스로 주행하도록 차량을 제어하거나, 또는 운전자의 운전 행위에 개입하여 그 운전 행위를 보조하는 시스템을 의미한다. 이와 같은 자율 주행 시스템 또는 운전자 보조 시스템은 차량 주변의 환경을 감지하여 차량의 거동을 제어한다. 예를 들어, 자율 주행 시스템 또는 운전자 보조 시스템은 차량에 탑재된 센서 장치를 이용하여 전방에 위치한 객체를 검출하고, 검출된 객체와의 충돌 가능성을 예측하여 충돌 회피를 위해 차량의 거동을 제어해야 하는 상황인지 여부를 판단한다.
한편, 차량에서 전방 객체와의 충돌을 회피하기 위한 다양한 시스템이 제공되고 있다. 충돌 회피를 위한 시스템으로는, 대표적으로, 자동 긴급 브레이크(AEB: Autonomous Emergency Brake) 시스템, 전방 차량 충돌 저감 시스템(FVCMS: Forward Vehicle Collision Mitigation System), 보행자 감지 및 충돌 저감 시스템(PDCMS: Pedestrian Detection and Collision Mitigation System), 및 충돌 회피 횡방향 조작 시스템(CELM: Collision Evasive Lateral Manoeuvre Systems) 등이 있다.
선행기술문헌 1: Rafael Toledo-Moreo, Miguel A and Zamora-Izquierdo. "IMM-Based Lane-Change Prediction in Highways With Low-Cost GPS/INS," IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems, Vol 10, No. 1, (2009) 선행기술문헌 2: J. Suh, et al "Stochastic Model-Predictive Control for Lane Change Decision of Automated Driving Vehicles," IEEE Trans. On Vehicular Technology, 2018
상술한 바와 같은 충돌 회피를 위한 시스템들은 대부분 주변 객체의 거동을 예측하고, 이를 기반으로 주변 객체와의 충돌 회피를 위해 차량의 거동을 제어한다. 그러나, 단순히 주변 객체의 거동만을 기반으로 충돌 회피를 수행하는 경우, 다양한 주변 환경에 따른 충돌 상황에 유연하게 대처하기 어려울 수 있다.
따라서, 본 문서의 다양한 실시예들은 주변 객체의 거동 정보와 도로 정보를 고려하여, 충돌 회피를 수행하는 차량 및 그의 동작 방법에 대해 개시한다.
본 문서의 다양한 실시예들은 주변 차량의 거동에 대한 예측 궤적과 차선 내 충돌을 회피하기 위한 회피 거동 타입 별 자차의 회피 궤적을 기반으로, 주변 차량과의 충돌 회피를 위한 자차의 회피 거동 타입을 결정하는 차량 및 그의 동작 방법에 대해 개시한다.
본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 문서의 다양한 실시예들에 따르면, 충돌을 회피하기 위한 차량은, 주변 객체 정보 및 도로 정보 중 적어도 하나를 포함하는 주변 환경 정보를 획득하는 복수의 센서들, 상기 복수의 센서들과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 주변 환경 정보를 기반으로 주변 객체의 위치 변화를 예측하고, 상기 예측된 주변 객체의 위치 변화를 기반으로, 차선 내 충돌 회피를 위한 복수의 회피 거동 타입들 중 하나를 상기 차량의 회피 거동 타입으로 결정하며, 상기 복수의 회피 거동 타입들은, ESR(evasive steering to right) 타입, ESL(evasive steering to left) 타입, 또는 DEC(decelerating) 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 예측된 주변 객체의 위치 변화를 기반으로 상기 주변 객체의 거동에 대한 제1 예측 궤적을 생성하고, 상기 주변 객체의 거동에 대한 제1 예측 궤적, 및 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 회피 궤적을 이용하여, 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 충돌 회피 가능 여부를 예측하고, 상기 복수의 회피 거동 타입들 중 충돌 회피가 가능한 것으로 예측된 제1 회피 거동 타입을 상기 차량의 회피 거동 타입으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 주변 환경 정보를 기반으로 상기 차량의 거동 타입에 대응되는 회피 궤적을 변경하여 최종 회피 궤적을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 주변 객체 정보에 포함된 상기 주변 객체의 위치 정보를 기반으로, 상기 차량의 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리를 결정하고, 상기 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리를 기반으로 상기 차량의 거동 타입에 대응되는 회피 궤적을 변경하여 상기 최종 회피 궤적을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 차량의 거동 타입에 대응되는 회피 방향에 다른 객체가 존재하는 경우, 상기 다른 객체의 위치를 기반으로 상기 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리를 제한할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 도로 정보를 더 고려하여 상기 최종 회피 궤적을 생성하며, 상기 도로 정보는, 상기 차량이 주행 중인 도로의 곡률, 곡률 변화율, 또는 경사 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 예측된 주변 객체의 위치 변화를 기반으로, 상기 주변 객체의 거동에 대한 제1 예측 궤적을 포함하는 이미지를 생성하고, 상기 생성된 이미지를 기반으로 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 이미지들을 생성하되, 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 이미지들 각각은, 상기 차량에 대한 상기 주변 객체의 상대적 거동을 나타내는 제2 예측 궤적을 포함하며, 상기 제2 예측 궤적은, 상기 제1 예측 궤적 및 해당 회피 거동 타입에 따른 상기 차량의 회피 궤적에 기초하여 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 이미지들에 포함된 상기 제2 예측 궤적을 기반으로, 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 충돌 회피 가능 여부를 예측하고, 상기 복수의 회피 거동 타입들 중 상기 충돌 회피가 가능한 것으로 예측된 제1 회피 거동 타입을 상기 차량의 회피 거동 타입으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 주변 객체 정보를 기반으로 상기 차량과 상기 주변 객체 간의 충돌 위험도를 계산하고, 상기 계산된 충돌 위험도를 기반으로, 상기 주변 객체의 표시 명도를 결정하고, 상기 제1 예측 궤적을 포함하는 이미지, 및 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 이미지들의 생성 시에, 상기 표시 명도에 따라 상기 주변 객체가 표시되도록 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 차량과 주변 객체 간의 충돌 예상 시간, 및 상기 주변 객체에 대한 경고 지수를 기반으로, 상기 충돌 위험도를 계산하며, 상기 경고 지수는, 상기 차량과 상기 주변 객체 사이의 거리, 상기 차량이 최대 감속도로 등가속도 운동하는 경우에 상기 차량이 정지할 때까지의 거리, 또는 운전자가 브레이크를 작동시킬 때까지의 반응 시간을 고려한 정지 거리 중 적어도 하나를 기반으로 계산될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 충돌을 회피하기 위한 차량의 방법은, 주변 객체 정보 및 도로 정보 중 적어도 하나를 포함하는 주변 환경 정보를 획득하는 동작, 상기 주변 환경 정보를 기반으로 주변 객체의 위치 변화를 예측하는 동작, 및 상기 예측된 주변 객체의 위치 변화를 기반으로, 차선 내 충돌 회피를 위한 복수의 회피 거동 타입들 중 하나를 상기 차량의 회피 거동 타입으로 결정하는 동작을 포함하며, 상기 복수의 회피 거동 타입들은, ESR(evasive steering to right) 타입, ESL(evasive steering to left) 타입, 또는 DEC(decelerating) 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 차선 내 충돌 회피를 위한 복수의 회피 거동 타입들 중 하나를 상기 차량의 회피 거동 타입으로 결정하는 동작은, 상기 예측된 주변 객체의 위치 변화를 기반으로 상기 주변 객체의 거동에 대한 제1 예측 궤적을 생성하는 동작, 상기 주변 객체의 거동에 대한 제1 예측 궤적, 및 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 회피 궤적을 이용하여, 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 충돌 회피 가능 여부를 예측하는 동작, 및 상기 복수의 회피 거동 타입들 중 충돌 회피가 가능한 것으로 예측된 제1 회피 거동 타입을 상기 차량의 회피 거동 타입으로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 주변 환경 정보를 기반으로 상기 차량의 거동 타입에 대응되는 회피 궤적을 변경하여 최종 회피 궤적을 생성하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 최종 회피 궤적을 생성하는 동작은, 상기 주변 객체 정보에 포함된 상기 주변 객체의 위치 정보를 기반으로, 상기 차량의 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리를 결정하는 동작, 및 상기 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리를 기반으로 상기 차량의 거동 타입에 대응되는 회피 궤적을 변경하여 상기 최종 회피 궤적을 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 차량의 거동 타입에 대응되는 회피 방향에 다른 객체가 존재하는 경우, 상기 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리는, 상기 다른 객체의 위치에 따라 제한될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 최종 회피 궤적은, 상기 도로 정보를 더 고려하여 생성되며, 상기 도로 정보는, 상기 차량이 주행 중인 도로의 곡률, 곡률 변화율, 또는 경사 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 차선 내 충돌 회피를 위한 복수의 회피 거동 타입들 중 하나를 상기 차량의 회피 거동 타입으로 결정하는 동작은, 상기 예측된 주변 객체의 위치 변화를 기반으로, 상기 주변 객체의 거동에 대한 제1 예측 궤적을 포함하는 이미지를 생성하는 동작, 및 상기 생성된 이미지를 기반으로 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 이미지들을 생성하는 동작을 포함하되, 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 이미지들 각각은, 상기 차량에 대한 상기 주변 객체의 상대적 거동을 나타내는 제2 예측 궤적을 포함하며, 상기 제2 예측 궤적은, 상기 제1 예측 궤적 및 해당 회피 거동 타입에 따른 상기 차량의 회피 궤적에 기초하여 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 이미지들에 포함된 상기 제2 예측 궤적을 기반으로, 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 충돌 회피 가능 여부를 예측하는 동작, 및 상기 복수의 회피 거동 타입들 중 충돌 회피가 가능한 것으로 예측된 제1 회피 거동 타입을 상기 차량의 회피 거동 타입으로 결정하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 주변 객체 정보를 기반으로 상기 차량과 상기 주변 객체 간의 충돌 위험도를 계산하는 동작, 상기 계산된 충돌 위험도를 기반으로, 상기 주변 객체의 표시 명도를 결정하는 동작, 및 상기 제1 예측 궤적을 포함하는 이미지, 및 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 이미지들의 생성 시에, 상기 표시 명도에 따라 상기 주변 객체가 표시되도록 제어하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 충돌 위험도는, 상기 차량과 주변 객체 간의 충돌 예상 시간, 및 상기 주변 객체에 대한 경고 지수를 기반으로 계산되며, 상기 경고 지수는, 상기 차량과 상기 주변 객체 사이의 거리, 상기 차량이 최대 감속도로 등가속도 운동하는 경우에 상기 차량이 정지할 때까지의 거리, 또는 운전자가 브레이크를 작동시킬 때까지의 반응 시간을 고려한 정지 거리 중 적어도 하나를 기반으로 계산될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들에 따르면, 차량은 주변 객체의 거동 정보와 도로 정보(예: 차선, 도로의 곡률, 갓길 유무 등)를 고려하여, 충돌 회피를 수행함으로써, 다양한 주변 환경에 따른 충돌 상황에 유연하게 대처할 수 있다. 특히, 차량은 주변 객체의 거동에 대한 예측 궤적과 차선 내 충돌을 회피하기 위한 회피 거동 타입 별 자차의 거동 궤적을 기반으로, 자차의 회피 거동 타입을 결정함으로써, 주변 객체와의 충돌 위험을 최소화할 수 있다.
도 1은 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차량의 블록도이다.
도 2는 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차량의 구성 요소들을 나타내는 예시도이다.
도 3은 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 프로세서의 상세한 구성도이다.
도 4는 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 주변 환경 예측부의 구성도이다.
도 5는 본 문서의 다양한 실시예들에 따라 생성되는 단순 조감도 이미지에 대한 예시도이다.
도 6은 본 문서의 다양한 실시예들에 따라 충돌 위험도를 계산하기 위한 자차와 주변 차량의 거리 관계를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 문서의 다양한 실시예들에 따라 주변 객체의 거동에 대한 예측 궤적 및 충돌 위험도가 반영된 조감도 이미지들을 기반으로 회피 거동 타입을 결정하는 예시도이다.
도 8a 및 도 8b는 본 문서의 다양한 실시예들에 따라 도로 정보를 기반으로 생성되는 주변 객체의 거동에 대한 예측 궤적을 나타내는 예시도이다.
도 9a 및 도 9b는 본 문서의 다양한 실시예들에 따라 직선 도로에서 회피 거동 타입에 따른 자차의 최종 회피 궤적을 생성하는 예시도이다.
도 10a 및 도 10b는 본 문서의 다양한 실시예들에 따라 직선 도로에서 회피 거동 타입에 대응되는 회피 방향에 다른 차량이 존재하는 경우 자차의 최종 회피 궤적을 생성하는 예시도이다.
도 11은 본 문서의 다양한 실시예들에 따라 곡선 도로에서 회피 거동 타입에 따른 자차의 최종 회피 궤적을 생성하는 예시도이다.
도 12는 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차량에서 차선 내 충돌 회피를 위한 회피 거동 타입을 결정하여 자차의 최종 회피 궤적을 생성하는 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 '모듈' 또는 '부'는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 구성요소 또는 FPGA(field programmable gate array), ASIC(application specific integrated circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있으며, '부' 또는 '모듈'은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '부' 또는 '모듈'은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '부' 또는 '모듈'은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '부' 또는 '모듈'은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함할 수 있다. 구성요소들과 '부' 또는 '모듈'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '부' 또는 '모듈'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '부' 또는 '모듈'들로 더 분리될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들과 관련하여 설명되는 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 당업계에 알려진 임의의 다른 형태의 기록 매체에 상주할 수도 있다. 예시적인 기록 매체는 프로세서에 커플링 되며, 그 프로세서는 기록 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 기록 매체는 프로세서와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 기록 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC은 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다.
본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결되어' 있다거나 '접속되어' 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '직접 연결되어' 있다거나 '직접 접속되어' 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 문서의 구체적인 설명에 앞서서, 본 문서에서 사용되는 용어는 다음과 같이 정의될 수 있다.
차량은 ADS(Automated Driving System)가 구비되어 자율 주행이 가능한 차량이다. 예를 들어, 차량은 ADS에 의해 운전자의 조작 없이, 조향, 가속, 감속, 차선 변경, 및 정지(또는 정차) 중 적어도 하나를 수행할 수 있다. ADS는, 예를 들어, PDCMS(Pedestrian Detection and Collision Mitigation System), LCDAS(Lane Change Decision Aid System), LDWS(Land Departure Warning System), ACC(Adaptive Cruise Control), LKAS(Lane Keeping Assistance System), RBDPS(Road Boundary Departure Prevention System), CSWS(Curve Speed Warning System), FVCWS(Forward Vehicle Collision Warning System), LSF(Low Speed Following), CELM(Collision Evasive Lateral Manoeuvre System) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
차선은 차량의 주행 차로(lane)을 정의하는 좌측 차선 및/또는 우측 차선 중 적어도 하나를 지칭할 수 있다.
충돌 회피 횡방향 조작(CELM) 시스템은, 주변 차량과의 충돌을 회피하기 위해, 차선 내에서 차량의 횡방향 이동을 제어하는 시스템을 의미한다. 즉, CELM 시스템은 차량이 주행 중인 차로의 양측 차선들의 바깥 경계선(outer edge)을 침범하지 않는 범위 내에서 충돌 회피를 위한 차량의 횡방향 거동을 허용하는 시스템을 의미한다.
도 1은 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차량의 블록도이다.
도 1에 도시된 차량(100)의 구성은 일 실시예로, 각각의 구성 요소는 하나의 칩, 하나의 부품 또는 하나의 전자 회로로 구성되거나, 칩, 부품 및/또는 전자 회로의 결합으로 구성될 수 있다. 일 실시예에 따라, 도 1에 도시된 구성 요소들 중 일부는 복수 개의 구성 요소로 분리되어 서로 다른 칩, 서로 다른 부품, 또는 서로 다른 전자 회로로 구성될 수 있으며, 일부 구성 요소들은 결합되어 하나의 칩, 하나의 부품 또는 하나의 전자 회로로 구성될 수도 있다. 일 실시예에 따라, 도 1에 도시된 구성요소들 중 일부 구성 요소가 생략되거나, 도시되지 않은 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 이하 설명에서, 도 1의 구성요소들 중 적어도 일부 구성 요소에 대해서는 도 2 내지 도 11b를 참조하여 설명할 것이다.
도 1을 참조하면, 차량(100)은 센서부(110), 프로세서(120), 차량 제어 장치(l30), 및 저장부(140)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 센서부(110)는 차량(100)에 구비된 적어도 하나의 센서를 이용하여 차량(100)의 주변의 환경을 감지하고, 감지 결과에 기초하여 주변 환경 정보를 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서부(110)는 적어도 하나의 센서로부터 획득된 센싱 데이터에 기초하여, 주변 객체 정보 및 도로 정보를 포함하는 주변 환경 정보를 획득할 수 있다. 주변 객체 정보는, 객체의 타입, 객체의 위치, 객체의 각도, 객체의 크기, 객체의 형상, 객체에 대한 거리, 객체의 이동 속도, 객체의 이동 방향, 또는 자차에 대한 객체의 상대 속도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 주변 객체는, 예를 들어, 주변 차량, 보행자, 자전거, 또는 전동 스쿠터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 도로 정보는 차선 정보, 또는 갓길 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 차선 정보는, 차선의 위치, 차선의 곡률, 차선의 곡률 변화율, 또는 차선의 경사(또는 도로 경사) 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 갓길 정보는, 갓길 존재 여부 정보, 갓길의 위치, 갓길의 크기, 또는 갓길의 길이 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 센서부(110)는 적어도 하나의 센서를 이용하여 차량(100)의 위치를 측정할 수 있다. 센서부(110)는, 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 카메라 센서(211), 라이다(light detection and ranging (LIDAR)) 센서(212), 레이더(radio detection and ranging (RADAR)) 센서(213), GPS 센서(214), 또는 V2X 센서(215) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 센서들은 이해를 돕기 위한 예시일 뿐, 본 문서의 센서는 이에 한정되는 않는다. 예를 들어, 도 2에 도시되지 않았으나 센서부(110)는 적외선 센서를 포함할 수 있다.
카메라 센서(111)는 렌즈를 통해 촬영한 피사체의 이미지를 센싱하고, 센싱된 이미지를 프로세싱하며, 프로세싱된 이미지 데이터를 출력하는 장치이다. 카메라 센서(111)는 이미지 센서, 이미지 프로세서를 포함할 수 있다. 카메라 센서(111)는 차량(100)의 전방 뷰, 측면 뷰, 후방 뷰를 센싱할 수 있다. 이를 위해, 복수 개의 카메라 센서(111)들이 차량(100)에 탑재될 수 있다.
라이다 센서(112)는 레이저를 이용하여 주변 객체의 거리, 속도, 및/또는 각도 정보를 측정할 수 있다. 라이다 센서(112)는 레이저를 이용하여 차량(100)의 전방측 영역, 측방측 영역, 및/또는 후방측 영역에 위치한 주변 객체를 센싱할 수 있다.
레이더 센서(113)는 전자기파를 이용하여 주변 객체의 거리나 속도, 각도를 측정할 수 있다. 레이더 센서(113)는 전자기파를 이용하여 차량(100)의 전방측 영역, 측방측 영역, 및/또는 후방측 영역에 위치한 주변 객체를 센싱할 수 있다.
GPS 센서(114)는 위성과의 통신을 통해 차량(100)의 위치, 속도 및 시간을 측정할 수 있다. 예를 들어, GPS 센서(114)는 위성으로부터 발사되는 전파의 지연시간을 계측하고 궤도로부터의 거리에서 현재의 위치를 구하는 장치이다.
V2X 센서(115)는 차량 간 통신(V2V), 차량 대 인프라 통신(V2I), 차량 대 모바일 통신(V2N)을 수행할 수 있다. V2X 센서(115)는 무선 주파수를 송신 및 수신할 수 있는 트랜시버(transceiver)를 포함할 수 있다. V2X 통신의 예시로서, 4G/LTE, 5G, WiFi, Bluetooth 등과 같은 무선 통신 방식이 있을 수 있다. V2X 센서(115)는 통신을 통해 다른 차량의 정보(예: 위치, 이동 속도), 트래픽 정보(예: 교통의 혼잡도, 전방 사고 발생 여부), 및/또는 엔터테인먼트 정보(예: 비디오 스트리밍, 뮤직 스트리밍, 뉴스)를 수신할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 차량(100)의 전반적인 작동을 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 차량(100) 내의 구성 요소들을 통합적으로 제어할 수 있는 ECU(electrical control unit)를 포함할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 연산처리를 수행할 수 있는 CPU(central processing unit) 또는 MCU(micro processing unit)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 센서부(110)로부터 획득되는 주변 환경 정보를 기반으로 차선 내에서 주변 객체와의 충돌을 회피하기 위한 자차의 회피 거동 타입을 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 주변 환경 정보를 기반으로 결정된 회피 거통 타입에 따른 자차의 최종 회피 궤적을 결정할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 도 3에 도시된 바와 같이, 객체 검출부(310), 차선 검출부(320), 및 충돌 회피 제어부(330)를 포함함으로써, 주변 객체 정보 및 차선 정보에 기반하여 차선 내에서 충돌을 회피하기 위한 회피 거동 타입을 결정하고, 회피 거동 타입에 따른 자차의 최종 회피 궤적을 결정할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 객체 검출부(310)는 센서부(110)로부터 제공되는 주변 환경 정보에서 주변 객체 정보를 검출하고, 차선 검출부(320)는 센서부(100)로부터 제공되는 주변 환경 정보에서 도로 정보를 검출할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 충돌 회피 제어부(330)는 주변 환경 예측부(331), 위험도 판단부(333), 차선 내 회피 전략 결정부(335), 및 회피 궤적 생성부(337)를 포함할 수 있다. 충돌 회피 제어부(330)는 객체 검출부(310) 및 차선 검출부(320)로부터 제공되는 주변 객체 정보 및 도로 정보를 기반으로 자차의 회피 거동 타입을 결정하고, 결정된 회피 거동 타입에 따른 자차의 최종 회피 궤적을 결정할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 충돌 회피 제어부(330)의 주변 환경 예측부(331)는 주변 객체 정보 및 차선 정보를 기반으로 주변 환경의 변화를 예측할 수 있다. 충돌 회피 제어부(330)는 주변 객체 정보 및 차선 정보 이외에, 차량에 기 저장되거나 V2X 센서(215)를 통해 획득되는 도로 지도 정보 및 주변 차량의 의도(예: 끼어들기) 정보를 더 고려하여 주변 환경의 변화를 예측할 수 있다. 주변 환경의 변화는, 예를 들어, 주변 객체의 위치 변화를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 주변 환경 예측부(331)는 무향 칼만 필터(Unscented Kalman Filter; UKF) 기반의 상호작용 다중 모델(Interaction Multiple Model, IMM을 이용하여 주변 객체(예: 주변 차량)의 위치 변화를 예측할 수 있다. 여기서, 상호작용 다중 모델은 선행기술문헌 1에서 공지된 바와 같다. 주변 환경 예측부(331)는 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 상호 작용부(410), 무향 칼만 필터부(420), 및 예측부(440)를 포함함으로써, 주변 객체 정보를 기반으로 주변 차량의 위치 변화를 예측할 수 있다. 먼저, 상호 작용부(410)는 센서부(110) 및/또는 객체 검출부(310)를 통해 획득되는 주변 객체 정보를 기반으로 모델 확률을 계산하고, 마르코비안 프로세스(Markovian process)를 기반으로 모드를 천이할 수 있다. 무향 칼만 필터부(420)는 직진 주행을 예측하기 위한 CV 모델(constant velocity mode)(421), 및 차선 변경을 예측하기 위한 CTRV 모델(constant turn rate and velocity)(423)을 이용하여 주변 객체의 상태 값을 계산할 수 있다. 예측부(440)는 무향 칼만 필터부(420)에서 예측된 주변 객체의 상태 값들을 조합하여 주변 차량의 위치 변화를 예측할 수 있다.
일실시예에 따르면, 충돌 회피 제어부(330)는 주변 환경 예측부(331)를 이용하여, 주변 객체 정보, 도로 정보, 및 주변 객체의 예측된 위치 변화 정보를 기반으로 단순 조감도(simplified bird's eye view; SBEV) 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 충돌 회피 제어부(330)는 도 5의 좌측에 도시된 바와 같이 자차(500)와 주변 차량들(501, 502)이 주행 중인 경우, 도 5의 우측에 도시된 바와 같은 단순 조감도 이미지를 생성할 수 있다. 단순 조감도 이미지에서, 자차(100)의 관심 영역(region of interest; ROI) 내에 위치한 주변 차량들(501, 502)이 검정색 사각형의 객체(511, 513)로 표현될 수 있다. 또한, 단순 조감도 이미지에서, 차선(511)은 제1 색상(예: 초록색)을 갖는 굵은 실선으로 표현되고, 갓길(512)은 제2 색상(예: 검정색)을 갖는 얇은 실선으로 표현됨으로써, 차선(511)과 갓길(512)은 시각적으로 구분될 수 있다. 또한, 단순 조감도 이미지에서, 주변 차량(511)의 거동에 대한 예측 궤적은 점선으로 표현될 수 있다. 주변 차량(511)의 거동에 대한 예측 궤적(이하, '제1 예측 궤적'이라 칭함)은, 주변 차량에 대해 예측된 위치 변화 정보를 기반으로 생성될 수 있다. 단순 조감도 이미지에서, 주변 차량(511)의 거동에 대해 예측된 위치 변화 정보 중 가장 마지막 시점의 위치 정보는 단순 조감도 이미지에서 점선 사각형으로 표현될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 충돌 회피 제어부(330)의 위험도 판단부(333)는 객체 검출부(310)로부터 제공되는 주변 객체 정보를 기반으로 차량(100)과 주변 객체 간의 충돌 위험도를 계산할 수 있다. 일실시예에 따르면, 차량(100)과 주변 차량 간의 충돌 위험도는, 자차량과 주변 차량 간의 종방향 거리, 주변 차량의 종방향 상대 속도, 운전자가 브레이크를 조작할 때까지의 반응 시간을 고려한 정지 거리, 제동 시스템 하드웨어의 지연 시간, 또는 차량의 종방향 최대 감속도 중 적어도 하나를 기반으로 결정될 수 있다.
위험도 판단부(333)는 차량(100)과 주변 차량 간의 충돌 위험도를 계산하기 위해, 하기 수학식 1과 같이, 충돌 예상 시간(time to collision, TTC)을 계산하고, 하기 수학식 2와 같이, 경고 지수(warning index, xp)를 계산할 수 있다.
수학식 1에서, x는 자차와 주변 차량 간의 종방향 거리를 의미하며, vrel은 주변 차량의 종방향 상대 속도를 의미할 수 있다.
수학식 2에서, plong은 도 7에 나타낸 바와 같이 차량(100)과 주변 차량(600) 간의 거리(601)를 의미할 수 있다. 또한, dbr은 차량이 최대 감속도로 등가속도 운동하는 경우 정지할 때까지의 거리(braking-critical distance)(621)를 의미할 수 있고, dw는 dbr에 운전자가 브레이크를 작동시킬 때까지의 반응 시간을 고려한 정지 거리(611)를 의미할 수 있다. 여기서, dbr은 하기 수학식 3과 같이 나타내고, dw는 하기 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.
수학식 3 및/또는 4에서, vrel은 주변 차량의 종방향 상대 속도를 의미하고, tbrake는 제동 시스템 하드웨어의 시스템 지연 시간을 의미할 수 있다. 또한, ax,maax는 차량의 종방향 최대 감속도를 의미하고, tthinking은 운전자가 브레이크를 작동시킬 때까지의 반응 시간을 의미할 수 있다.
상술한 수학식 2에 따르면, 자차(100)와 상대 차량 간의 거리 Plong(601)이 dw(611)보다 큰 경우, 경고 지수 xp는 양의 값을 가지게 되며, 이는 충돌 위험이 없는 것을 의미할 수 있다.
위험도 판단부(333)는 수학식 1 내지 4를 기반으로 계산된 충돌 예상 시간(TTC) 및 경고 지수(xp)를 이용하여, 하기 수학식 5와 같이 종방향 충돌 위험 지수(longitudinal collision risk index, Ilong)를 계산할 수 있다.
수학식 5에서, xmax는 경고 지수의 최대값을 의미하고, xth는 경고 지수의 임계 값을 의미하며, 는 TTC-1의 임계 값을 의미할 수 있다.
위험도 판단부(333)는 하기 수학식 6과 같이 차로 변경 시간(time to lane crossing, TLC)을 계산한 후, 하기 수학식 7과 같이 횡방향 충돌 위험 지수(lateral collision risk index, Ilat)를 계산할 수 있다.
수학식 6에서, y는 주변 차량의 횡방향 상대 위치를 의미하고, vy는 주변 차량의 횡방향 상대 속도를 의미할 수 있다.
수학식 7에서, TLCth는 TLC의 임계 값을 의미할 수 있다. 수학식 7을 통해 계산되는 횡방향 충돌 위험 지수 Ilat은 0 내지 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울 수록 충돌 위험도가 높은 것을 의미할 수 있다.
상술한 수학식들에서 임계 값들은 시뮬레이터를 통해 생성된 가상 사고 데이터를 기반으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 는 0.5로 설정되고, TLCth는 0.5로 설정될 수 있다.
즉, 위험도 판단부(333)는 수학식 1 내지 7 중 적어도 하나를 기반으로, 횡방향 충돌 위험 지수(Ilat), 및/또는 종방향 충돌 위험 지수(Ilong) 중 적어도 하나를 포함하는 충돌 위험도를 계산할 수 있다.
다양한 실시예들에 다르면, 충돌 회피 제어부(330)의 차선 내 회피 전략 결정부(335)는 단순 조감도 이미지, 충돌 위험도, 및 차량 성능 상태를 기반으로 차선 내에서 주변 차량과의 충돌을 회피하기 위한 자차의 회피 거동 타입을 결정할 수 있다. 회피 거동 타입은, DEC(decelerating) 타입, ESR(evasive steering to right) 타입, 또는 ESL(evasive steering to left) 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. DEC 타입은, 횡방향 조작 없이 종방향 감속만을 이용하여 주변 차량과의 충돌을 회피하는 타입을 의미할 수 있다. ESR 타입은 차선 내에서 우측으로 조향하는 거동을 수행하여 주변 차량과의 충돌을 회피하는 타입을 의미하고, ESL 타입은 차선 내에서 좌측으로 조향하는 거동을 수행하여 주변 차량과의 충돌을 회피하는 타입을 의미할 수 있다.
일실시예에 따르면, 차선 내 회피 전략 결정부(335)는 단순 조감도 이미지와 충돌 위험도를 이용하여, 도 7에 도시된 바와 같이 회피 거동 타입 별 조감도(bird's eye view; BEV) 이미지들(700)을 생성할 수 있다. 회피 거동 타입 별 조감도 이미지들(700)은, DEC 타입의 조감도 이미지, ESR 타입의 조감도 이미지, 및 ESL 타입의 조감도 이미지를 포함할 수 있다. 회피 거동 타입 별 조감도 이미지들(700) 각각은, 자차에 대한 주변 차량의 상대적 거동을 나타내는 예측 궤적(이하, '제2 예측 궤적'이라 칭함.)을 포함함으로써, 충돌 회피 예측 결과를 나타낼 수 있다. 제2 예측 궤적은, 자차가 해당 회피 거동 타입을 수행하는 경우에 예측되는 주변 차량의 상대적인 위치 변화를 나타낼 수 있다. 제2 예측 궤적은, 예를 들어, 주변 차량의 거동에 대한 예측 궤적 및 회피 거동 타입에 따른 자차의 회피 궤적에 기초하여 결정될 수 있다. 또한, 회피 거동 타입 별 조감도 이미지들(700)은, 주변 객체의 표시 명도를 통해 주변 객체에 대한 충돌 위험도를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 차선 내 회피 전략 결정부(335)는 충돌 위험도가 낮은 객체는 상대적으로 명도가 낮은 붉은색으로 표시되고, 충돌 위험도가 높은 객체는 상대적으로 명도가 높은 붉은색으로 표시되도록 조감도 이미지를 처리할 수 있다.
일실시예에 따르면, 차선 내 회피 전략 결정부(335)는 제2 예측 궤적 결정 시, 도로 정보를 더 반영할 수 있다. 이는, 도 8a에 도시된 바와 같은 직선 도로에서의 차선 변경 궤적 및/또는 회피 거동 타입 별 회피 궤적이 도 8b에 도시된 바와 같은 곡선 도로에서의 차선 변경 궤적 및/또는 회피 거동 타입 별 회피 궤적과 상이하기 때문이다. 따라서, 차선 내 회피 전략 결정부(335)는 자차 및 주변 차량이 주행 중인 도로의 곡률 정보를 추가적으로 고려하여, 주변 차량의 상대적 거동을 나타내는 예측 궤적인, 제2 예측 궤적을 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 차선 내 회피 전략 결정부(335)는 회피 거동 타입 별 조감도 이미지들(700) 각각에 포함된 제2 예측 궤적을 기반으로 회피 거동 타입 별 충돌 회피 예측 결과를 확인하고, 확인된 회피 거동 타입 별 충돌 회피 예측 결과를 기반으로 자차의 회피 거동 타입을 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 8a 또는 도 8b에 도시된 바와 같은 회피 거동 타입 별 조감도 이미지들(801, 802, 803, 811, 812, 813)이 생성된 경우를 가정한다. 차선 내 회피 전략 결정부(335)는 DEC 타입의 조감도 이미지(801, 802) 및 ESL 타입의 조감도 이미지(803, 813) 각각에 포함된 제2 예측 궤적을 기반으로, DEC 타입 및 ESL 타입을 수행하는 경우에 충돌 발생이 예측됨을 확인할 수 있다. 또한, 차선 내 회피 전략 결정부(335)는 ESR 타입의 조감도 이미지(802, 812)에 포함된 제2 예측 궤적을 기반으로 ESR 타입을 수행하는 경우에 충돌 회피가 예측됨을 확인할 수 있다. 따라서, 차선 내 회피 전략 결정부(335)는 충돌 회피가 가능한 ESR 타입을 회피 거동 타입으로 결정할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 충돌 회피 제어부(330)의 회피 궤적 생성부(337)는 차선 내 회피 전략 결정부(335)에서 결정된 회피 거동 타입에 따른 자차의 최종 회피 궤적을 주변 환경 정보에 기초하여 결정할 수 있다. 예를 들어, 회피 궤적 생성부(337)는 차선 내 회피 전략 결정부(335)에서 결정된 회피 거동 타입에 따른 회피 궤적을 주변 객체의 위치 정보를 이용하여 변경함으로써, 최종 회피 궤적을 생성할 수 있다. 구체적으로, 회피 궤적 생성부(337)는 차선 내 회피 전략 결정부(335)에서 결정된 회피 거동 타입이 ESR 타입 또는 ESL 타입인 경우, 주변 객체의 위치 정보를 기반으로 자차의 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리, 즉, 회피 궤적에 대한 횡방향 최대값을 결정할 수 있다. 차선 내 회피 전략 결정부(335)에서 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리를 기반으로, ESR 타입 또는 ESL 타입에 대응되는 회피 궤적을 변경함으로써, 최종 회피 궤적을 생성할 수 있다.
이하에서는, 도 9a 내지 도 11을 기반으로, 회피 궤적 생성부(337)에서 자차의 회피 거동 타입에 따른 자차의 회피 궤적을 결정하는 구체적인 방법에 대해 설명할 것이다.
먼저, 도 9a에 도시된 바와 같이, 주변 차량(900)이 자차(100)의 주행 차선으로 차선 변경을 시도하는 상황이고, 회피 거동 타입이 ESR 타입인 경우를 가정한다. 여기서, 도 9a에 도시된 ESR 타입의 조감도 이미지(910)는 ESR 타입에 따른 자차의 회피 궤적이 반영된 제2 예측 궤적을 나타낼 뿐, 자차의 회피 궤적 및 주변 차량의 거동에 대한 예측 궤적(즉, 제1 예측 궤적)을 구분하여 나타내지 않는다. 따라서, 이하에서는 도 9a에 도시된 ESR 타입의 조감도 이미지에 대한 좌표계를 도 9b에 도시된 바와 같이 변환하여 ESR 타입에 대한 최종 회피 궤적을 결정하는 방법에 대해 설명할 것이다.
도 9b를 참조하면, 회피 궤적 생성부(337)는 주변 차량(900)의 차선 침범 정도(objIn)(910)와 자차(100)와 주변 차량(900)의 겹침 정도(overlap)(920)에 따라 차선 내 충돌 회피 판단의 작동 시점이 결정될 수 있다. 예를 들어, 충돌 회피 제어부(330)는 하기 수학식 8이 만족되는 경우, 차선 내 충돌 회피 여부를 판단하기 위한 동작이 개시될 수 있다.
수학식 8에서, objIn은, 자차(100)가 주행 중인 차선에 대한 주변 차량(900)의 차선 침범 정도를 의미할 수 있고, overlap은 자차(100)와 주변 차량(900)의 겹침 정도를 의미할 수 있다.
회피 궤적 생성부(337)는 수학식 8이 만족되는 경우, 자차의 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리 및 자차와 주변 차량의 겹침 정도(overlap)을 기반으로, 주변 차량과의 충돌 회피가 가능한지 여부를 판단할 수 있다. 일실시예에 따르면, 충돌 회피 제어부(300)는 하기 수학식 9를 기반으로, 자차의 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리를 결정할 수 있다.
여기서, Mt는 자차의 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리를 의미하고, W는 주행 중인 차선의 폭을 의미하고, Wv는 자차의 폭을 의미할 수 있다.
회피 궤적 생성부(337)는 자차의 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리를 입력 변수로 이용하는 회피 궤적 생성 알고리즘을 이용하여, 자차의 최종 회피 궤적을 생성할 수 있다. 회피 궤적 생성 알고리즘은 수학식 10과 같이 나타낼 수 있으며, 이는 선행기술문헌 2에 공지된 바와 같다.
수학식 10에서, ydes(t)는 자차의 최종 회피 궤적을 의미하며, ey,0은 자차의 현재 횡방향 위치를 의미하며, ay,lim, ay,0은 각각 최대 횡방향 가속도를 의미하고, tLC는 충돌 회피 거동이 진행되는 시간을 의미할 수 있다.
도 10a는 회피 거동 타입에 대응되는 회피 방향에 주행 중인 다른 주변 차량이 존재하는 경우를 나타낸다. 즉, 주변 차량(900)이 자차(100)의 주행 차선으로 차선 변경을 시도하는 상황에서 회피 거동 타입이 ESR 타입으로 결정된 경우, 자차(100)의 우측 차선 방향에 주행 중인 다른 차량(1001)이 존재하는 경우를 나타낸다. 이 경우, 회피 궤적 생성부(337)는 자차의 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리를 수학식 11과 같이, 다른 차량(1001)과의 상대 거리에 반비례하게 재정의할 수 있다.
수학식 11에서, rely는 회피 거동 타입에 대응하는 회피 방향에 위치한 다른 차량과 자차 사이의 상대적 횡방향 거리를 의미할 수 있다. 예를 들어, rely는 회피 거동 타입이 ESR인 경우, 도 10b에 나타낸 바와 같이, 자차(100)와 자차(100)의 우측 방향에 위치한 다른 차량(1001) 사이의 상대적 횡방향 거리(1010)를 의미할 수 있다. 다른 차량(1001)이 해당 주행 차로의 중앙을 기준으로 주행하는 경우에는 Mt는 기존 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리와 동일하게 적용될 수 있다. 반면, 다른 차량(1001)이 자차(100)에 인접한 차선에 최대한 인접한 위치에서 주행하는 경우, Mt는 0.3m로 제한될 수 있다. 여기서, 다른 차량(1001)의 폭은 자차량의 폭과 동일하다고 가정한다.
도 11은 자차와 주변 차량이 곡선 도로를 주행하는 경우를 가정한다. 여기서, 주변 차량(1101)이 자차(100)의 주행 차선으로 차선 변경을 시도하는 상황이고, 회피 거동 타입이 ESL 타입인 경우, 자차의 최종 회피 궤적은 수학식 12와 같이 도로 곡률을 고려하여 생성될 수 있다.
여기서, a3는 곡률 변화율을 의미하고, a2는 곡률을 의미하고, a1은 도로 경사를 의미할 수 있다. 즉, 충돌 회피 제어부(330)는 곡선 도로에서는 도로 곡률을 고려하여 자차의 최종 회피 궤적을 생성할 수 있다.
상술한 바와 같이, 자차의 회피 거동 타입 및 최종 회피 궤적이 결정되면, 프로세서(120)는 차량 제어 장치(130)와 연계하여 결정된 회피 거동 타입 및 최종 회피 궤적에 따라 차량의 거동을 제어할 수 있다.
차량 제어 장치(130)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 운전자 경고 컨트롤러(231), 헤드 램프 컨트롤러(232), 차량 자세 제어 컨트롤러(233), 조향 컨트롤러(234), 엔진 제어 컨트롤러(235), 서스펜션 컨트롤러(236), 브레이크 컨트롤러(237) 등을 포함할 수 있다.
운전자 경고 컨트롤러(231)는 운전자에게 특정한 위험 상황을 경고하기 위해 오디오 방식, 비디오 방식 또는 햅틱 방식의 경고 신호를 발생시킬 수 있다. 예를 들어, 경고음을 출력하기 위해 운전자 경고 컨트롤러(233)는 차량의 사운드 시스템을 이용해 경고음을 출력할 수 있다. 또는, 경고 메시지를 디스플레이 하기 위해 운전자 경고 컨트롤러(233)는 HUD 디스플레이 또는 사이드 미러 디스플레이를 통해 경고 메시지를 출력할 수 있다. 또는, 경고 진동을 발생시키기 위해 운전자 경고 컨트롤러(231)는 핸들에 장착된 진동모터를 동작시킬 수 있다.
헤드 램프 컨트롤러(232)는 차량의 전방에 위치하여 야간에 차량의 전방에 대해 운전자의 시야를 확보해주는 헤드 램프를 제어할 수 있다. 예를 들면, 헤드 램프 컨트롤러(232)는 상향등 제어, 하향등 제어, 좌우 보조등 제어, 적응형 헤드 램프 제어 등을 수행한다.
차량 자세 제어 컨트롤러(233)는 VDC(vehicle dynamic control) 또는 ESC(electrical stability control) 등으로 지칭되며, 운전자의 긴급한 핸들 조작이나 노면의 상태 등으로 인해서 차량의 거동이 급격히 불안정해지는 경우에 전자적 장비가 개입이 차량의 거동을 바로잡는 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 휠 스피드 센서, 조향각 센서, 요 레이트(yaw rate) 센서, 실린더 압력 센서 등의 센서들이 스티어링 휠 조작을 센싱해 스티어링 휠과 바퀴의 진행방향이 어긋나는 경우에, 차량 자세 제어 컨트롤러(233)는 브레이크 잠김 방지 기능(ABS) 등을 이용해 각 바퀴의 제동력을 분산하는 제어를 수행한다.
조향 컨트롤러(234)는 스티어링 휠을 구동시키는 전동식 파워스티어링 시스템(MPDS)에 대한 제어를 수행한다. 예를 들어, 차량의 충돌이 예상되는 경우에 조향 컨트롤러(234)는 충돌을 회피하거나 피해를 최소화할 수 있는 방향으로 차량의 조향을 제어한다. 조향 컨트롤러(234)는 프로세서(120)로부터 결정된 회피 거동 타입에 따른 동작을 수행할 것을 요구하는 명령을 수신하고, 수신된 명령에 따라 차선 내에서 차량에 대한 횡방향 제어를 수행할 수 있다. 이때, 조향 컨트롤러(234)는 프로세서(120)로부터 제공되는 자차의 회피 궤적을 기반으로, 차량의 조향을 제어할 수 있다.
엔진 제어 컨트롤러(235)는 산소 센서, 공기량 센서, 매니폴드 절대압 센서로부터의 데이터를 프로세서(120)가 수신하면, 프로세서(120)으로부터의 제어 명령에 따라서 인젝터, 스로틀, 스파크 플러그 등의 구성을 제어하는 역할을 수행한다.
서스펜션 컨트롤러(233)은 모터 기반의 능동 서스펜션 제어를 수행하는 장치이다. 구체적으로 서스펜션 컨트롤러(336)는 쇽업 쇼버의 감쇠력을 가변적으로 제어해 일반 주행시는 부드러운 승차감을 주도록 하고, 고속 주행 및 자세 변화시에는 딱딱한 승차감을 주도록 하여 승차감 및 주행 안정성을 확보하게 한다. 또한, 서스펜션 컨트롤러(236)는 감쇠력 제어 외에도, 차고 제어, 자세 제어 등을 수행할 수도 있다.
브레이크 컨트롤러(237)는 브레이크의 동작 여부를 제어하고 브레이크의 답력을 제어한다. 예를 들어, 전방 충돌이 예상되는 경우에 운전자가 브레이크를 동작시켰는지 여부와 무관하게 브레이크 컨트롤러(237)는 프로세서(120)의 제어 명령에 따라서 자동적으로 긴급 브레이크를 작동시키도록 제어한다. 또한, 브레이크 컨트롤러(237)는 측면 브레이크 제어를 발생시킴으로써 차량의 측면 이동을 제어할 수도 있다. 예를 들어 브레이크 컨트롤러(237)에 의해 좌측의 바퀴에만 제동력이 발생하는 경우 차량의 좌측 방향으로 이동하게 되고, 우측의 바퀴에만 제동력이 발생하는 경우 차량은 우측 방향으로 이동할 수 있게 된다. 예를 들어, 브레이크 컨트롤러(237)는 프로세서(120)로부터 CELM 수행 명령을 수신하고, 수신된 CELM 명령에 따라 차량이 좌측 방향 또는 우측 방향으로 이동되도록 차량의 횡방향 이동을 제어할 수 있다. 이때, 브레이크 컨트롤러(237)는 프로세서(120)로부터 수신되는 횡방향 이동 거리를 기반으로, 차량의 횡방향 이동을 제어할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 저장부(140)는 차량 및/또는 프로세서(120)의 동작을 위한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 저장부(140)는 차선 내 충돌 회피를 위해 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다.
도 12는 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차량에서 차선 내 충돌 회피 궤적을 결정하는 흐름도이다. 이하 실시 예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다. 또한, 이하의 동작들은 차량(100)에 구비된 프로세서(120) 및/또는 적어도 하나의 다른 구성 요소(예: 센서부(110))에 의해 수행되거나, 프로세서(120) 및/또는 적어도 하나의 다른 구성 요소(예: 센서부(110))에 의해 실행 가능한 명령어들로 구현될 수 있다.
도 12를 참조하면, 차량(100)은 동작 1210에서 주변 환경을 예측하고 충돌 위험도를 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 차량(100)은 센서부(110)를 통해 획득되는 센싱 데이터를 기반으로 주변 객체 정보 및 도로 정보를 획득하고, 획득된 주변 객체 및 도로 정보를 기반으로 주변 환경의 변화를 예측할 수 있다. 예를 들어, 차량(100)은 현재 시점의 주변 객체 정보 및 도로 정보를 기반으로 주변 객체의 위치 변화 정보를 예측할 수 있다. 일실시예에 따르면, 차량(100)은 주변 객체 정보, 도로 정보, 및 주변 객체의 예측된 위치 변화 정보를 기반으로 단순 조감도(SBEV) 이미지를 생성할 수 있다. 단순 조감도 이미지는 도 5에 도시된 바와 같이 생성될 수 있다. 일실시예에 따르면, 차량(100)은 주변 객체 정보를 기반으로 차량과 주변 객체 간의 충돌 위험도를 계산할 수 있다. 충돌 위험도는, 수학식 1 내지 7 중 적어도 하나를 기반으로 계산될 수 있다. 충돌 위험도는, 종방향 충돌 위험 지수, 및/또는 횡방향 충돌 위험 지수를 포함할 수 있다.
동작 1220에서, 차량(100)은 주변 객체가 관심 영역(region of interest, ROI) 내에 위치하는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량(100)은 센서부(110)를 통해 검출된 주변 객체가 기 설정된 차량의 관심 영역 내에 위치하는지 여부를 판단할 수 있다. 차량(100)이 관심 영역 내에 위치하는지 여부는 센서부(110)를 통해 획득되는 센싱 데이터를 기반으로 결정될 수 있다.
주변 객체가 관심 영역 내에 위치하지 않는 경우, 차량(100)은 도 12의 동작 절차를 종료할 수 있다.
주변 객체가 관심 영역 내에 위치하는 경우, 차량(100)은 동작 1230에서 복수의 조감도 이미지들을 생성할 수 있다. 복수의 조감도 이미지들은, 회피 거동 타입 별 조감도 이미지들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량(100)은 도 7에 도시된 바와 같이, DEC 타입의 조감도 이미지, ESR 타입의 조감도 이미지, 및 ESL 타입의 조감도 이미지를 생성할 수 있다. 복수의 조감도 이미지들 각각은 주변 차량의 상대적 거동을 나타내는 예측 궤적, 즉, 제2 예측 궤적을 포함할 수 있다. 제2 예측 궤적은, 주변 차량의 거동에 대한 예측 궤적인 제1 예측 궤적, 및 회피 거동 타입에 따른 자차의 회피 궤적에 기초하여 결정될 수 있다.
차량(100)은 동작 1240에서 복수의 조감도 이미지들을 이용하여 차선 내 회피 거동 타입을 결정할 수 있다. 차량은 복수의 조감도 이미지에 포함된 제2 예측 궤적을 기반으로 회피 거동 타입 별 충돌 회피 예측 결과를 확인하여, 충돌 회피가 가능한 회피 거동 타입을 자차의 회피 거동 타입으로 결정할 수 있다.
차량(100)은 동작 1250에서, 차선 내 회피 거동 타입에 기초하여 최종 회피 궤적을 생성할 수 있다. 차량(100)은 결정된 회피 거동 타입에 따른 자차의 최종 회피 궤적을 주변 환경 정보에 기초하여 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량(100)은회피 거동 타입에 따른 회피 궤적을 주변 차량의 위치 정보를 이용하여 변경하고, 변경된 회피 궤적을 최종 회피 궤적으로 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 차량(100)은 주변 객체 정보를 기반으로 차량의 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리를 결정할 수 있다. 차량(100)은 차량의 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리를 기반으로 최종 회피 궤적을 결정할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차량은 주변 객체의 거동에 대한 예측 궤적과 차선 내 충돌을 회피하기 위한 회피 거동 타입 별 자차의 거동 궤적을 기반으로, 자차의 회피 거동 타입을 결정함으로써, 주변 객체와의 충돌 위험을 최소화할 수 있다. 또한, 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 차량은 주변 객체의 거동 정보 및 도로 정보(예: 차선, 도로의 곡률, 갓길 유무 등)를 추가적으로 고려하여, 충돌 회피를 수행함으로써, 다양한 주변 환경에 따른 충돌 상황에 유연하게 대처할 수 있다.
100: 차량 110: 센서부
120: 프로세서 130: 차량 제어 장치
140: 저장부

Claims (20)

  1. 충돌을 회피하기 위한 차량에 있어서,
    주변 객체 정보 및 도로 정보 중 적어도 하나를 포함하는 주변 환경 정보를 획득하는 복수의 센서들; 및
    상기 복수의 센서들과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 주변 환경 정보를 기반으로 주변 객체의 위치 변화를 예측하고,
    상기 예측된 주변 객체의 위치 변화를 기반으로, 차선 내 충돌 회피를 위한 복수의 회피 거동 타입들 중 하나를 상기 차량의 회피 거동 타입으로 결정하며,
    상기 복수의 회피 거동 타입들은, ESR(evasive steering to right) 타입, ESL(evasive steering to left) 타입, 또는 DEC(decelerating) 타입 중 적어도 하나를 포함하는, 차량.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 예측된 주변 객체의 위치 변화를 기반으로 상기 주변 객체의 거동에 대한 제1 예측 궤적을 생성하고,
    상기 주변 객체의 거동에 대한 제1 예측 궤적, 및 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 회피 궤적을 이용하여, 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 충돌 회피 가능 여부를 예측하고,
    상기 복수의 회피 거동 타입들 중 충돌 회피가 가능한 것으로 예측된 제1 회피 거동 타입을 상기 차량의 회피 거동 타입으로 결정하는, 차량.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 주변 환경 정보를 기반으로 상기 차량의 거동 타입에 대응되는 회피 궤적을 변경하여 최종 회피 궤적을 생성하는, 차량.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 주변 객체 정보에 포함된 상기 주변 객체의 위치 정보를 기반으로, 상기 차량의 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리를 결정하고,
    상기 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리를 기반으로 상기 차량의 거동 타입에 대응되는 회피 궤적을 변경하여 상기 최종 회피 궤적을 생성하는, 차량.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 차량의 거동 타입에 대응되는 회피 방향에 다른 객체가 존재하는 경우, 상기 다른 객체의 위치를 기반으로 상기 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리를 제한하는, 차량.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 도로 정보를 더 고려하여 상기 최종 회피 궤적을 생성하며,
    상기 도로 정보는, 상기 차량이 주행 중인 도로의 곡률, 곡률 변화율, 또는 경사 중 적어도 하나를 포함하는, 차량.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 예측된 주변 객체의 위치 변화를 기반으로, 상기 주변 객체의 거동에 대한 제1 예측 궤적을 포함하는 이미지를 생성하고,
    상기 생성된 이미지를 기반으로 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 이미지들을 생성하되,
    상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 이미지들 각각은, 상기 차량에 대한 상기 주변 객체의 상대적 거동을 나타내는 제2 예측 궤적을 포함하며,
    상기 제2 예측 궤적은, 상기 제1 예측 궤적 및 해당 회피 거동 타입에 따른 상기 차량의 회피 궤적에 기초하여 결정되는, 차량.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 이미지들에 포함된 상기 제2 예측 궤적을 기반으로, 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 충돌 회피 가능 여부를 예측하고,
    상기 복수의 회피 거동 타입들 중 상기 충돌 회피가 가능한 것으로 예측된 제1 회피 거동 타입을 상기 차량의 회피 거동 타입으로 결정하는, 차량.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 주변 객체 정보를 기반으로 상기 차량과 상기 주변 객체 간의 충돌 위험도를 계산하고,
    상기 계산된 충돌 위험도를 기반으로, 상기 주변 객체의 표시 명도를 결정하고,
    상기 제1 예측 궤적을 포함하는 이미지, 및 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 이미지들의 생성 시에, 상기 표시 명도에 따라 상기 주변 객체가 표시되도록 제어하는, 차량.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 차량과 주변 객체 간의 충돌 예상 시간, 및 상기 주변 객체에 대한 경고 지수를 기반으로, 상기 충돌 위험도를 계산하며,
    상기 경고 지수는, 상기 차량과 상기 주변 객체 사이의 거리, 상기 차량이 최대 감속도로 등가속도 운동하는 경우에 상기 차량이 정지할 때까지의 거리, 또는 운전자가 브레이크를 작동시킬 때까지의 반응 시간을 고려한 정지 거리 중 적어도 하나를 기반으로 계산되는, 차량.
  11. 충돌을 회피하기 위한 차량의 방법에 있어서,
    주변 객체 정보 및 도로 정보 중 적어도 하나를 포함하는 주변 환경 정보를 획득하는 동작;
    상기 주변 환경 정보를 기반으로 주변 객체의 위치 변화를 예측하는 동작; 및
    상기 예측된 주변 객체의 위치 변화를 기반으로, 차선 내 충돌 회피를 위한 복수의 회피 거동 타입들 중 하나를 상기 차량의 회피 거동 타입으로 결정하는 동작을 포함하며,
    상기 복수의 회피 거동 타입들은, ESR(evasive steering to right) 타입, ESL(evasive steering to left) 타입, 또는 DEC(decelerating) 타입 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 차선 내 충돌 회피를 위한 복수의 회피 거동 타입들 중 하나를 상기 차량의 회피 거동 타입으로 결정하는 동작은,
    상기 예측된 주변 객체의 위치 변화를 기반으로 상기 주변 객체의 거동에 대한 제1 예측 궤적을 생성하는 동작;
    상기 주변 객체의 거동에 대한 제1 예측 궤적, 및 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 회피 궤적을 이용하여, 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 충돌 회피 가능 여부를 예측하는 동작; 및
    상기 복수의 회피 거동 타입들 중 충돌 회피가 가능한 것으로 예측된 제1 회피 거동 타입을 상기 차량의 회피 거동 타입으로 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 주변 환경 정보를 기반으로 상기 차량의 거동 타입에 대응되는 회피 궤적을 변경하여 최종 회피 궤적을 생성하는 동작을 더 포함하는 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 최종 회피 궤적을 생성하는 동작은,
    상기 주변 객체 정보에 포함된 상기 주변 객체의 위치 정보를 기반으로, 상기 차량의 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리를 결정하는 동작; 및
    상기 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리를 기반으로 상기 차량의 거동 타입에 대응되는 회피 궤적을 변경하여 상기 최종 회피 궤적을 생성하는 동작을 포함하는 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 차량의 거동 타입에 대응되는 회피 방향에 다른 객체가 존재하는 경우, 상기 횡방향 거동에 대한 최대 허용 거리는, 상기 다른 객체의 위치에 따라 제한되는, 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 최종 회피 궤적은, 상기 도로 정보를 더 고려하여 생성되며,
    상기 도로 정보는, 상기 차량이 주행 중인 도로의 곡률, 곡률 변화율, 또는 경사 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 차선 내 충돌 회피를 위한 복수의 회피 거동 타입들 중 하나를 상기 차량의 회피 거동 타입으로 결정하는 동작은,
    상기 예측된 주변 객체의 위치 변화를 기반으로, 상기 주변 객체의 거동에 대한 제1 예측 궤적을 포함하는 이미지를 생성하는 동작; 및
    상기 생성된 이미지를 기반으로 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 이미지들을 생성하는 동작을 포함하되,
    상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 이미지들 각각은, 상기 차량에 대한 상기 주변 객체의 상대적 거동을 나타내는 제2 예측 궤적을 포함하며,
    상기 제2 예측 궤적은, 상기 제1 예측 궤적 및 해당 회피 거동 타입에 따른 상기 차량의 회피 궤적에 기초하여 결정되는, 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 이미지들에 포함된 상기 제2 예측 궤적을 기반으로, 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 충돌 회피 가능 여부를 예측하는 동작; 및
    상기 복수의 회피 거동 타입들 중 충돌 회피가 가능한 것으로 예측된 제1 회피 거동 타입을 상기 차량의 회피 거동 타입으로 결정하는 동작을 더 포함하는, 방법.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 주변 객체 정보를 기반으로 상기 차량과 상기 주변 객체 간의 충돌 위험도를 계산하는 동작;
    상기 계산된 충돌 위험도를 기반으로, 상기 주변 객체의 표시 명도를 결정하는 동작; 및
    상기 제1 예측 궤적을 포함하는 이미지, 및 상기 복수의 회피 거동 타입들 각각에 대한 이미지들의 생성 시에, 상기 표시 명도에 따라 상기 주변 객체가 표시되도록 제어하는 동작을 더 포함하는, 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 충돌 위험도는, 상기 차량과 주변 객체 간의 충돌 예상 시간, 및 상기 주변 객체에 대한 경고 지수를 기반으로 계산되며,
    상기 경고 지수는, 상기 차량과 상기 주변 객체 사이의 거리, 상기 차량이 최대 감속도로 등가속도 운동하는 경우에 상기 차량이 정지할 때까지의 거리, 또는 운전자가 브레이크를 작동시킬 때까지의 반응 시간을 고려한 정지 거리 중 적어도 하나를 기반으로 계산되는, 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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선행기술문헌 1: Rafael Toledo-Moreo, Miguel A and Zamora-Izquierdo. "IMM-Based Lane-Change Prediction in Highways With Low-Cost GPS/INS," IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems, Vol 10, No. 1, (2009)
선행기술문헌 2: J. Suh, et al "Stochastic Model-Predictive Control for Lane Change Decision of Automated Driving Vehicles," IEEE Trans. On Vehicular Technology, 2018

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